import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

file_path = "康恩贝5m3_test.csv"


# 读取原始数据
raw_data = pd.read_csv(file_path)

# 剔除包含 NaN 的行
raw_data = raw_data.dropna()

raw_data['data_time'] = pd.to_datetime(raw_data['data_time'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')

# 提取月份和小时值，并创建新列 h 和 m
raw_data['h'] = raw_data['data_time'].dt.hour
raw_data['m'] = raw_data['data_time'].dt.month
raw_data["mm"] = raw_data['data_time'].dt.minute

mm_data = raw_data["mm"].values

data_time = raw_data['data_time'].values
ep_zone_data = raw_data['ep_zone'].values
p_data = raw_data['p'].values


# 创建图形对象
plt.figure(figsize=(12, 6))

start_sliper = 146666
end_sliper = -1

# 绘制 ep_zone 的折线图
plt.plot(data_time[start_sliper:end_sliper], ep_zone_data[start_sliper:end_sliper], label='ep_zone', marker='o', linestyle='-', color='blue')

# 绘制 p_data 的折线图
plt.plot(data_time[start_sliper:end_sliper], p_data[start_sliper:end_sliper], label='p_data', marker='x', linestyle='--', color='red')

# 添加图例
plt.legend()

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('ep_zone and p_data over Time')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')

# 设置时间轴的格式
plt.gcf().autofmt_xdate()  # 自动旋转日期标签，避免重叠
plt.grid(True)  # 添加网格线

# 显示图形
plt.show()


# print(raw_data.head())